package com.spark.study.core;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

/**
 * @date 2021/4/29
 */
public class WordCountCluster {

    public static void main(String[] args) {
        // 本地执行方法

        // 1、创建SparkConf对象，设置Spark应用的配置信息
        // 使用setMaster()可以设置Spark应用程序需要连接的Spark集群的master的节点url
        // 但是如果设置为local则代表为本地运行
        SparkConf sparkConf = new SparkConf()
                .setAppName("WordCountCluster");

        // 2、创建JavaSparkContext对象
        // 在Spark中，SparkContext是Spark所有功能的一个入口，你无论是用java、scala，甚至是python编写
        //  都必须要有一个SparkContext，它的主要作用，包括初始化Spark应用程序所需的一些核心组件，包括
        //  调度器（DAGSchedule、TaskScheduler），还会去到Spark Master节点上进行注册，等等
        // 一句话，SparkContext，是Spark应用中，可以说是最最重要的一个对象
        // 但是呢，在Spark中，编写不同类型的Spark应用程序，使用的SparkContext是不同的，如果使用scala，
        //  使用的就是原生的SparkContext对象
        //      但是如果使用Java，那么就是JavaSparkContext对象
        //      如果是开发Spark SQL程序，那么就是SQLContext、HiveContext
        //      如果是开发Spark Streaming程序，那么就是它独有的SparkContext
        // 以此类推
        JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);

        // 3、要针对输入源（hdfs文件、本地文件，等等），创建一个初始的RDD
        // 输入源中的数据会打散，分配到RDD的每个partition中，从而形成一个初始的分布式的数据集
        //      我们这里呢，因为是本地测试，所以呢，就是针对本地文件
        //      SparkContext中，用于根据文件类型的输入源创建RDD的方法，叫做textFile()方法
        //      在Java中，创建的普通RDD，都叫做JavaRDD
        //      在这里呢，RDD中，有元素这种概念，如果是hdfs或者本地文件呢，创建的RDD，每一个元素就相当于
        // 是文件里的一行 (输入源)
//        JavaRDD<String> lines = sparkContext.textFile("hdfs://master:9000/wordcount/spark.txt");
        JavaRDD<String> lines = sparkContext.textFile("hdfs://huawei.hadoop.master:9000/spark_ext_data/wordcount/spark.txt");
        // 4、初始化RDD进行transformation操作，也就是一些计算操作
        // 通常的操作会通过创建function，并配合RDD的map、flatMap等算子来执行
        // function，通常，如果比较简单，则创建指定Function的匿名内部类
        // 但是如果function比较复杂，则会单独创建一个类，作为实现这个function接口的类

        // 先将每一行拆分成单个的单词
        // FlatMapFunction，有两个泛型参数，分别代表了输入和输出类型
        // 我们这里呢，输入肯定是String，因为是一行一行的文本，输出，其实也是String，因为是每一行的文本
        // 这里先简要介绍flatMap算子的作用，其实就是，将RDD的一个元素，给拆分成一个或多个元素
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            private static final long serialVersionUID = -4951864131280744817L;
            @Override
            public Iterator<String> call(String line) throws Exception {
                return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator();
            }
        });

        // 将单词映射为（单词，1）的格式，方便后续的累加
        // mapToPair，将每个元素映射为（v1,v2）这样的Tuple2类型的元素
        // mapToPair这个算子，要求的是与PairFunction配合使用，
        //  第一个泛型参数代表了输入类型 (当前输入的类型就是String)
        //  第二个和第三个泛型参数，代表的输出的Tuple2的第一个值和第二个值的类型
        // JavaPairRDD的两个泛型参数，分别代表了tuple元素的第一个值和第二个值的类型
        JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            private static final long serialVersionUID = 4234970143025269218L;
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
            }
        });

        // 接着，需要以单词作为key，统计每个单词出现的次数
        // 这里要使用reduceByKey这个算子，对每个key对应的value，都进行reduce操作
        // 比如JavaPairRDD中有几个元素，分别为(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (world, 1)
        // reduce操作，相当于是把第一个值和第二个值进行计算，然后再将结果与第三个值进行计算
        // 比如这里的hello，那么就相当于是，首先是1 + 1 = 2，然后再将2 + 1 = 3
        // 最后返回的JavaPairRDD中的元素，也是tuple，但是第一个值就是每个key，第二个值就是key的value
        // reduce之后的结果，相当于就是每个单词出现的次数
        final JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            private static final long serialVersionUID = -5312536604207285193L;
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });

        // 上述的操作都是transformation操作
        // 一个Spark应用中管事有transformation操作是不够的，还需要action操作来触发程序的执行
        wordCounts.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            private static final long serialVersionUID = -6959981105339750636L;
            @Override
            public void call(Tuple2<String, Integer> wordCount) throws Exception {
                System.out.println(wordCount._1 + " appeared " + wordCount._2 + " times.");
            }
        });

        sparkContext.close();
    }

}
